canny算子边缘检测步骤代码

Canny算子边缘检测步骤代码如下：

1. 首先读取一幅图像并将其转换为灰度图像：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并减少噪声：

blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)

3. 计算图像的梯度，以便找到图像中的边缘：

edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数和第三个参数是阈值，用于控制边缘的检测。如果像素的梯度大于第二个阈值，则认为该像素位于边缘上；如果像素的梯度小于第一个阈值，则认为该像素不在边缘上；如果像素的梯度在两个阈值之间，则只有当与高梯度像素相连时才认为该像素位于边缘上。

4. 最后，将检测到的边缘在原始图像上绘制出来：

cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()